Linking metagenomics to aquatic microbial ecology and biogeochemical cycles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial communities are essential components of aquatic ecosystems through their contribution to food web dynamics and biogeochemical processes. Aquatic microbial diversity is immense and a general challenge is to understand how metabolism and interactions of single organisms shape microbial community dynamics and ecosystem‐scale biogeochemical transformations. Metagenomic approaches have developed rapidly, and proven to be powerful in linking microbial community dynamics to biogeochemical processes. In this review, we provide an overview of metagenomic approaches, followed by a discussion on some recent insights they have provided, including those in this special issue. These include the discovery of new taxa and metabolisms in aquatic microbiomes, insights into community assembly and functional ecology as well as evolutionary processes shaping microbial genomes and microbiomes, and the influence of human activities on aquatic microbiomes. Given that metagenomics can now be considered a mature technology where data generation and descriptive analyses are relatively routine and informative, we then discuss metagenomic‐enabled research avenues to further link microbial dynamics to biogeochemical processes. These include the integration of metagenomics into well‐designed ecological experiments, the use of metagenomics to inform and validate metabolic and biogeochemical models, and the pressing need for ecologically relevant model organisms and simple microbial systems to better interpret the taxonomic and functional information integrated in metagenomes. These research avenues will contribute to a more mechanistic and predictive understanding of links between microbial dynamics and biogeochemical cycles. Owing to rapid climate change and human impacts on aquatic ecosystems, the urgency of such an understanding has never been greater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».